स्कॉट डायलन: एज कंप्यूटिंग और AI — क्यों क्लाउड हमेशा उत्तर नहीं है

प्रौद्योगिकी में एक कथा है जो केंद्रीकरण को मानती है: डेटा क्लाउड में जाता है, वहां गणना होती है, परिणाम वापस आते हैं। क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनियों के लिए, यह कथा सुविधाजनक है। वास्तव में AI सिस्टम बनाने वाली कंपनियों के लिए जिन्हें वास्तविक दुनिया के वातावरण में विश्वसनीय, तेज और सुरक्षित रूप से काम करने की आवश्यकता है, यह कथा तेजी से सीमित हो रही है।

एज कंप्यूटिंग — जहां डेटा उत्पन्न होता है और जहां निर्णय लेने की आवश्यकता होती है, वहां कम्प्यूटेशनल क्षमता का स्थानांतरण — नया नहीं है। जो नया है वह इसकी तात्कालिकता है। रियल-टाइम AI आवश्यकताओं, गोपनीयता विनियमन, नेटवर्क बैंडविड्थ बाधाओं, और IoT और स्वायत्त प्रणालियों की उभरती जटिलता का संयोजन एज कंप्यूटेशन को एक विशिष्ट आर्किटेक्चरल विकल्प नहीं बल्कि एप्लिकेशन की संपूर्ण श्रेणियों के लिए एक केंद्रीय आवश्यकता बना रहा है।

मैं NexaTech Ventures के माध्यम से इस बदलाव को बारीकी से देख रहा हूं क्योंकि यह क्लाउड कंप्यूटिंग में स्थानांतरण के बाद से प्रौद्योगिकी इंफ्रास्ट्रक्चर में सबसे महत्वपूर्ण आर्किटेक्चरल परिवर्तनों में से एक का प्रतिनिधित्व करता है।

क्लाउड आर्किटेक्चर कहां टूटता है

क्लाउड कंप्यूटिंग एक धारणा पर बनाया गया था जो इंटरनेट के पहले दो दशकों के लिए सही साबित हुई: नेटवर्क में कंप्यूटेशन वितरित करने की तुलना में केंद्रीय कंप्यूट संसाधनों में डेटा भेजना सस्ता है। अधिकांश वेब एप्लिकेशन — खोज, सोशल मीडिया, ई-कॉमर्स — के लिए यह अभी भी सच है। लेकिन एप्लिकेशन के विस्तारित सेट के लिए, यह धारणा टूट रही है।

स्वायत्त वाहनों पर विचार करें। एक स्व-चालित कार सेंसर डेटा के आधार पर मिलीसेकंड में सुरक्षा-महत्वपूर्ण निर्णय लेती है। कच्चे सेंसर डेटा को दूर की क्लाउड सेवा में भेजना, प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा करना, और निर्णय वापस प्राप्त करना न केवल अकुशल है; यह मूल रूप से अकार्यक्षम है। विलंबता अस्वीकार्य है और विश्वसनीयता की आवश्यकता को पूरा नहीं किया जा सकता। कंप्यूटेशन वाहन पर ही, वास्तविक समय में, स्थानीय प्रसंस्करण का उपयोग करके होना चाहिए।

या स्वास्थ्य सेवा या वित्तीय सेवाओं में गोपनीयता-विनियमित एप्लिकेशन पर विचार करें। GDPR और समान नियम तेजी से यह आवश्यक करते हैं कि संवेदनशील व्यक्तिगत डेटा विशिष्ट क्षेत्राधिकारों में और विशिष्ट सुरक्षा नियंत्रणों के तहत संसाधित किया जाए। चिकित्सा डेटा या वित्तीय लेनदेन विवरण को दूसरे देश में क्लाउड सेवा में स्ट्रीम करना, वैध विश्लेषण के लिए भी, अनुपालन जटिलताओं का निर्माण करता है जो केंद्रीकृत प्रसंस्करण को कानूनी और परिचालन रूप से जोखिम भरा बनाते हैं।

या फैक्ट्री फ्लोर पर विनिर्माण पर विचार करें। उत्पादन उपकरण से टेराबाइट सेंसर डेटा उत्पन्न करने वाली विनिर्माण सुविधा वास्तविक रूप से इसे विश्लेषण के लिए क्लाउड सेवा में स्ट्रीम नहीं कर सकती। बैंडविड्थ लागत निषेधात्मक है, वास्तविक समय प्रक्रिया समायोजन के लिए विलंबता अस्वीकार्य है, और परिचालन लचीलापन जोखिम बहुत अधिक है। कंप्यूटेशन स्थानीय रूप से होना चाहिए।

ये एज केस नहीं हैं। ये उभरते एप्लिकेशन की मुख्य श्रेणियां हैं। और क्लाउड कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर, डिजाइन द्वारा, इन सभी के लिए खराब रूप से उपयुक्त है।

आवश्यक तकनीकी बदलाव

एज AI को क्लाउड-आधारित AI से अलग तकनीकी आर्किटेक्चर की आवश्यकता होती है। मशीन लर्निंग मॉडल को छोटा, अधिक कुशल और संसाधन-बाधित उपकरणों के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता है। इन्फेरेंस पाइपलाइन को रुक-रुक कर नेटवर्क कनेक्टिविटी के लिए मजबूत होने की आवश्यकता है। सुरक्षा मॉडल को केंद्रीकृत डेटा केंद्रों के बजाय वितरित प्रणालियों के लिए काम करने की आवश्यकता है। अपडेट और वर्जनिंग तंत्र को हजारों या लाखों एज डिवाइसों में कुशलता से और सुरक्षित रूप से परिवर्तन करने की आवश्यकता है।

ये कठिन समस्याएं हैं, और उन्हें क्लाउड AI विकास की तुलना में अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता है। इन्हें हल करने वाली कंपनियां क्लाउड कंप्यूटिंग कंपनियां नहीं हैं; वे नई कंपनियां हैं जो एज-अनुकूलित AI इंफ्रास्ट्रक्चर का निर्माण कर रही हैं।

कई तकनीकी रुझान इस संक्रमण को संभव बनाने के लिए एकत्रित हो रहे हैं। मॉडल कंप्रेशन और क्वांटाइजेशन तकनीकें तेजी से सुधर रही हैं, जिससे परिष्कृत AI मॉडल आंशिक कंप्यूट संसाधनों के साथ एज डिवाइसों पर चल सकते हैं। विशेष हार्डवेयर — TPUs, NPUs, और अन्य AI एक्सेलेरेटर — एज डिवाइसों में उपलब्ध हो रहे हैं, जो आवश्यक कम्प्यूटेशनल क्षमता प्रदान करते हैं। एज तैनाती के लिए खुले मानक उभर रहे हैं, जो स्वामित्व वाले प्लेटफार्मों के लिए लॉक-इन को तोड़ते हैं।

NexaTech Ventures में, हम एज AI इंफ्रास्ट्रक्चर के भीतर तीन श्रेणियों में कंपनियों का समर्थन कर रहे हैं। पहला, मॉडल ऑप्टिमाइजेशन और तैनाती प्लेटफॉर्म जो बड़े AI मॉडल लेते हैं और उन्हें एज निष्पादन के लिए संपीड़ित करते हैं। दूसरा, कम-विलंबता, वितरित निष्पादन के लिए अनुकूलित एज इन्फेरेंस इंजन। तीसरा, एज ऑर्केस्ट्रेशन सिस्टम जो वितरित एज इंफ्रास्ट्रक्चर में AI वर्कलोड की तैनाती, अपडेट और निगरानी का प्रबंधन करते हैं।

यूरोप कहां स्थित है

एज कंप्यूटिंग में यूरोप का इंफ्रास्ट्रक्चर लाभ सूक्ष्म लेकिन वास्तविक है। महाद्वीप ने टेलीकॉम इंफ्रास्ट्रक्चर और 5G तैनाती में भारी निवेश किया है, जो एज कंप्यूटिंग के लिए आवश्यक नेटवर्क क्षमता और कम-विलंबता कनेक्टिविटी प्रदान करता है। यूरोपीय डेटा संरक्षण विनियमन, एक बाधा होने से दूर, एज कंप्यूटिंग समाधानों की मांग को बढ़ा रहा है जो संवेदनशील डेटा को स्थानीय रखते हैं।

अधिक महत्वपूर्ण रूप से, यूरोपीय विनिर्माण, ऑटोमोटिव और औद्योगिक क्षेत्र एज AI की वास्तविक मांग बढ़ा रहे हैं। जर्मन ऑटोमोटिव कंपनियों को स्वायत्त वाहनों के लिए एज AI की आवश्यकता है। इतालवी निर्माताओं को सटीक विनिर्माण के लिए एज कंप्यूट की आवश्यकता है। डच कृषि को सटीक खेती प्रणालियों के लिए एज AI की आवश्यकता है। यह एक सद्गुण चक्र बनाता है जहां मांग एज AI इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश को बढ़ाती है, जो प्रतिभा और पूंजी को आकर्षित करती है, जो प्रौद्योगिकी की क्षमता में सुधार करती है, जो आगे अपनाने को बढ़ाती है।

अमेरिकी एज कंप्यूटिंग कथा वर्तमान में क्लाउड कंपनियों द्वारा अपने प्लेटफार्मों को एज तक विस्तारित करने के प्रयास से हावी है। AWS, Google Cloud, और Azure सभी एज सेवाएं प्रदान कर रहे हैं। लेकिन ये मूल रूप से एज के साथ जोड़े गए क्लाउड-केंद्रित आर्किटेक्चर हैं। परिवर्तनकारी एज AI आर्किटेक्चर उन कंपनियों द्वारा बनाया जा रहा है जो इस धारणा से शुरू करती हैं कि कंप्यूटेशन एज पर होता है और क्लाउड अपवाद है, नियम नहीं।

निवेश का मामला

एज कंप्यूटिंग और एज AI सॉफ्टवेयर की तैनाती और चलाने के तरीके में एक संरचनात्मक बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह एक अस्थायी प्रवृत्ति या एक विशिष्ट बाजार नहीं है। यह एक मौलिक आर्किटेक्चरल संक्रमण है जो वास्तविक तकनीकी आवश्यकताओं द्वारा संचालित है जिसे क्लाउड कंप्यूटिंग संतुष्ट नहीं कर सकता।

निवेश का अवसर कई परतों में है। इंफ्रास्ट्रक्चर परत पर, एज-अनुकूलित AI प्लेटफार्मों और तैनाती उपकरणों का निर्माण करने वाली कंपनियां टिकाऊ प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बना रही हैं। एप्लिकेशन परत पर, कंपनियां जो एज निष्पादन के लिए अपने सॉफ्टवेयर का पुनर्गठन कर रही हैं — स्वायत्त वाहन, औद्योगिक प्रणालियां, स्वास्थ्य सेवा उपकरण — प्रदर्शन और विश्वसनीयता लाभ प्राप्त करेंगी जिन्हें विस्थापित करना मुश्किल होगा।

NexaTech Ventures में, हम एज AI कंपनियों की तलाश करते हैं जो तकनीकी आवश्यकताओं और परिचालन चुनौतियों दोनों को समझती हैं। सर्वोत्तम कंपनियां केवल एल्गोरिदम को अनुकूलित नहीं करतीं; वे एज तैनाती के लिए पूर्ण सिस्टम बनाती हैं, जिसमें निगरानी, सुरक्षा, अपडेट प्रबंधन और परिचालन समर्थन शामिल हैं।

केंद्रीकृत क्लाउड से वितरित एज कंप्यूटिंग में बदलाव क्लाउड में माइग्रेशन के बाद से प्रौद्योगिकी में सबसे महत्वपूर्ण इंफ्रास्ट्रक्चर संक्रमण का प्रतिनिधित्व करता है। जो कंपनियां इस संक्रमण में जल्दी खुद को स्थापित करती हैं वे महत्वपूर्ण और रक्षात्मक व्यवसाय बनाएंगी।

Scott Dylan, NexaTech Ventures के संस्थापक हैं। वे प्रौद्योगिकी इंफ्रास्ट्रक्चर, AI, और डीप टेक निवेश पर लिखते हैं। scottdylan.com पर और पढ़ें।